【摘 要】
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针对YOLO目标检测算法存在边界框定位不准确及对小目标检测精度低的问题,提出一种改进的YOLO目标检测算法dcn-YOLO。使用k-means++算法聚类出更符合数据集尺寸的锚盒,以降低初始点对聚类结果的影响并加快网络训练收敛速度。构建残差可变形卷积模块res-dcn,分别采用将其嵌入YOLO第一特征提取头模块中和替换3个YOLO特征提取头模块的方式,构建两种改进的dcn-YOLO算法,使网络可以
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFD0701003),上海市科技创新行动计划(6391902902)。
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针对YOLO目标检测算法存在边界框定位不准确及对小目标检测精度低的问题,提出一种改进的YOLO目标检测算法dcn-YOLO。使用k-means++算法聚类出更符合数据集尺寸的锚盒,以降低初始点对聚类结果的影响并加快网络训练收敛速度。构建残差可变形卷积模块res-dcn,分别采用将其嵌入YOLO第一特征提取头模块中和替换3个YOLO特征提取头模块的方式,构建两种改进的dcn-YOLO算法,使网络可以自适应地学习特征点的感受野,从而对不同尺寸和形状的目标提取更有效的特征,提高检测精度。在VOC数据集上的
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为实现海面船舰目标的快速、准确检测,提出一种改进的船舰目标检测算法。在网络结构方面根据船舰目标的特点,对浅层信息进行强化重构以降低小目标的漏检率,同时引入改进的残差网络增加网络深度和降低网络参数计算量,并且采用金字塔网络进行多尺度特征融合,以兼顾图像中大小船舰目标的检测性能。在网络训练中利用迁移学习策略进行网络模型的训练,以克服船舰图像样本集有限的问题。在视频检测中利用帧间图像结构相似度进行选择性
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